## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494

## Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2, *, Muhammad Hidayatullah 3 , Titi Andriani 3
1 Program studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia
3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 Abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 muhammad.hidayatullah@uts.ac.id, 4 titi.andriani@uts.ac.id Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id Submitted: 07/11/2022 ; Accepted: 12/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Perkembangan teknologi telah terjadi saat ini. Perkembangan teknologi yang pesat, memaksa para pelajar untuk lebih bijak dalam menggunakannya. Salah-satu fungsi teknologi adalah untuk menjadi media belajar seperti HP. HP yang sudah seperti kewajiban  bagi  para  pelajar,  memunculkan  ide  bagi  para  pakar  untuk  memunculkan  banyak  aplikasi  baru  terkusus  di  bidang matematika.  Kemunculan  berbagai  aplikasi  tersebut  membuat  siswa-siswi  kebingungan  untuk  memilih  yang  mana  yang  layak untuk dipilih. Untuk menyelesaikan permasalahan tersenut, dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan. SPK merupakan suatu sistem yang berbasis komputer yang fungsinya adalah untuk membantu pihak atau oknum yang membutuhkan khususnya dalam membuat suatu keputusan. SPK dapat difungsikan dengan baik, jika menggunakan metode. Metode yang digunakan pada penelitian ono adalah metode EDAS. Metode EDAS adalah metode yang menggunakan suatu rumusan atau formula, dimana keputusannya dihasilkan dari jarak  positif dan negatif. Berdasarkan penelitian ini ditemukan hasil yaitu alternatif A1 dengan nama aplikasi yaitu QANDA dengan nilai sebesar 0.0767 sebagai skor tertinggi.

## Kata Kunci : SPK; Aplikasi Matematika; Metode EDAS
Abstract− Technological developments have occurred at this time. The rapid development of technology forces students to be wiser in  using  it.  One  of  the  functions  of  technology  is  to  become  a  learning  medium  like  a  cell  phone.  HP,  which  has  become  an obligation for students, has given rise to ideas for experts to bring up many new applications, especially in the field of mathematics. The emergence of these various applications makes students confused to choose which one is feasible to choose. To solve this problem, a Decision Support System is needed. SPK is a computer-based system whose function is to assist parties or individuals who need it, especially in making a decision. SPK can function properly, if you use the method. The method used in Ono's research is the EDAS method. The EDAS method is a method that uses a formula or formula, where the decision is generated from positive and negative distances. Based on this study, the results were found, namely alternative A1 with the name of the application, namely QANDA with a value of 0.0767 as the highest score.
Keywords: DSS; Mathematical Applications; EDAS method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat telah membawa peubahan besar, baik di didunia ekonomi, bisnis dan terutama  di  dunia  pendidikan.  Perkembangan  pendidikan  tersebut  dapat  terlihat  dari  maraknya  penggunaaan handphone bahkan anak usia muda, sehingga perkembangan informasi dan komunikasi semakin cepat terjalin[1]. Hal tersebut ternyata juga membuat semakin mudahnya para pelajar mencari dan mengembangkan informasi serta materi belajar baik dari situs pencarian seperti google maupun dari aplikasi bantu belajar. Keadaan dimana para pelajar lebih cenderung  menggunakan  HP  memunculkan  ide  bagi  para  ahli  untuk  membuat  barbagai  aplikasi    bantu  belajar[2]. Aplikasi bantu belajar merupakan pengembangan teknologi di bidang adnroid, dimana sasaran teknologi ini adalah para pelajar dengan niat menambah ilmu maupun wawasan[1].
Aplikasi bantu belajar tersebut berupa aplikasi yang didalamnya terdapat materi pembelajaran serta video atau penjelasan mengenai materi-materi pembelajaran tersebut[3]. Dengan adanya aplikasi bantu belajar ini, para pelajar diharapkan dapat terbantu dalam mengerti dan memahami materi yang sekiranya kurang dipahami di sekolah serta dibantu  menyelesaikan  tugas-tugas  yang  diberikan  dari  sekolah.  Serta  melengkapi  referensi  belajar  mahasiswa. Kemunculan aplikasi-aplikasi tersebut sangat banyak dan beragam padahal dengan tujuan yang sama. Seperti aplikasi belajar  matematika,  dimana  aplikasi  serupa  memiliki  tujuan  yang  sama[4].  Hal  tersebut  membuat  para  pelajar kesulitan untuk memilih aplikasi mana yang seharusnya di instal di android mereka. Sebab menginstal aplikasi dengan tujuan aplikasi yang sama merupakan pemborosan memori atau penyimpanan. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  guna  membantu  para  pelajar  mengambil keputusan aplikasi mana yang seharusnya mereka download [5] .
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  yang  dibuat  berdasarkan  komputer,  dimana penyelesaian  masalahnya  dilakukan  menggunakan  satu  atau  lebih  metode.  Penyelesaian  yang  pada  akhirnya menghasilkan sebuah keputusan yang lebih akurat dan teruji. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ialah Suatu system yang  tata  pengerjaaanya  menggunakan  Komputer,  dimana  system  ini  menggunakan  berbagai  metode  yang  pada akhirnya menghasilkan suatu informasi berupa suatu keputusan. Cara kerja dari system ini jauh lebih baik daripada cara manual. Dikarenakan dengan menggunakan system ini, hasil yang diperoleh jelas lebih akurat dan tidak memakan waktu  yang  lama  serta  cara  kerjanya  lebih  efisien.  Banyak  metode  yang  dapat  dipakai  pada  system  ini.  Seperti MOORA, MOSSRA, WP, PSI dan masih banyak lagi[6][7][8]. pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS) adalah metode yang memiliki jarak terpendek dari ideal positif dan memiliki jarak terpanjang dari ideal negative[9].
metode Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS) ialah Metode yang pada awal mula ditemukan oleh seorang ahli bernama Mehdi Keshavarz-Ghorabaee dan dipublis pertama kali pada 2015 silam[10]. Metode EDAS merupakan salah satu metode yang dikembangkan untuk membantu proses SPK. Dimana fungsi dari metode ini adalah  menganalisa dan mencoba menyelesaikan suatu permasalahan dengan memanfaatkansuatu fungsi perhitungan dengan memindai jarak ideal positif serta jarak ideal negatif dan kemudian di rata-ratakan dan hasilnya pada akhirnya menghasilkan hasil akhir yang tepat dan akurat[11].
Berikut ini merupakan artikel yang  terkait  dengan SPK dan metode EDAS. Artikel terkait pertama dilakukan oleh Refika Ratna dkk pada tahun 2021 yang menyangkut pemilihan mekanik dengan hasil 0.4220 dengan alternatif A15  yang  diraih  oleh  Boy  Martin[12].  Penelitian  kedua  adalah  penelitian  Ria  Safitri  pada  tahun  2020  mengenai lembaga  kursus  terbaik  dengan  hasil  0.9999  sebagai  alternatif  A1[13].  Ketiga  mengenai  siswa  berprestasi  yang dilakukan oleh indra herman firdaus dkk pada tahun 2022 dimana terdapat ada  3 kriteria yaitu Nilai Raport, Nilai Ujian, dan Nilai Praktek. Dengan hasil akhir yaitu terdapat pada alternatif  SW40 dengan nilai 0,5[14]. Selanjutnya dilakukan oleh P. Fitriani dkk mengenai metode EDAS denan hasil 0.7698 sebagai alternatif A2 dengan kriteria ada 5 dan alternatif sebanyak 10[15]. Penelitian terkait yang terakhir dilakukan oleh Lily Puspa Dewi pada tahun 2021 mengenai karyawan dengan metode EDAS dengan kriteria sebanyak 7 dan alternatif sebanyak 10 dengan hasil 0.8525 sebagai alternafif A9[16].
Berdasarkan  latar-belakang  dan  penelitian  terkait  diatas    maka  untuk  permasalahan  mengenai  pemilihan aplikasi bantu belajar dipakai SPK dengan menggunakan metode EDAS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem    yang  dapat  membantu  menyelesaikan  suatu permasalahan  yang  mengahasilkan  suatu  data  sehingga  data  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  menentukan  suatu keputusan[17].  SPK  ini  ialah  Suatu  system  yang  tata  pengerjaaanya  menggunakan  computer,  dimana  system  ini menggunakan berbagai metode yang pada akhirnya menghasilkan suatu informasi berupa suatu keputusan[18]. Cara kerja dari system ini jauh lebih baik daripada cara manual. Dikarenakan dengan menggunakan system ini, hasil yang diperoleh jelas lebih akurat dan tidak memakan waktu yang lama serta cara kerjanya lebih efisien[19], [20].

## 2.2 Aplikasi Bantu Belajar Matematika
Aplikasi bantu belajar merupakan suatu aplikasi dimana didalamnya terdapat materi pembelajaran serta video atau penjelasan  mengenai  materi-materi  pembelajaran  tersebut.  Dengan  adanya  aplikasi  bantu  belajar  ini,  para  pelajar diharapkan dapat terbantu dalam mengerti dan memahami materi yang sekiranya kurang dipahami di sekolah serta dibantu  menyelesaikan  tugas-tugas  yang  diberikan  dari  sekolah.  Serta  melengkapi  referensi  belajar  mahasiswa. Kemunculan aplikasi-aplikasi tersebut sangat banyak dan beragam padahal dengan tujuan yang sama. Seperti aplikasi belajar matematika, dimana aplikasi serupa memiliki tujuan yang sama.

## 2.3 Metode EDAS
Metode Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS) ialah Metode yang pada awal mula ditemukan oleh seorang ahli bernama Mehdi Keshavarz-Ghorabaee dan dipublis pertama kali pada 2015 silam. Metode EDAS merupakan salah satu metode yang dikembangkan untuk membantu proses SPK. Dimana fungsi dari metode ini adalah menganalisa dan mencoba menyelesaikan suatu permasalahan dengan memanfaatkansuatu fungsi perhitungan dengan memindai  jarak  ideal  positif  serta  jarak  ideal  negatif  dan  kemudian  di  rata-ratakan  dan  hasilnya  pada  akhirnya menghasilkan hasil akhir yang tepat dan akurat.
a. Membentuk sebuah  matriks keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 ⋯ 𝑋 1𝑚 ⋯ 𝑋 2𝑚 ⋮ ⋮ 𝑋 𝑛1 𝑋 𝑛2 ⋱ ⋮ … 𝑋 𝑛𝑚 ] (1)
Dengan 𝑋 𝑖𝑗 mewakilkan nilai kinerja alternatif ke-i pada kriteria ke-j.
b. Menbuat ketentuan mengenai nilai rata-rata untuk semua kriteria.
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑖=𝑚 𝑛 (2)
c. Mencari nilai rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya.
Jika jenis kriteria benefit rumus yang digunakan sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝑋𝑖𝑗−𝐴𝑉𝑗))
𝐴𝑉𝑗
(3)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝐴𝑉𝑗−𝑋𝑖𝑗))
𝐴𝑉𝑗
(4)
Jika jenis kriteria cost rumus yang digunakan sebagai berikut:
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝐴𝑉𝑗−𝑋𝑖𝑗))
𝐴𝑉𝑗
(5)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝑋𝑖𝑗−𝐴𝑉𝑗))
𝐴𝑉𝑗
(6)
d. Perhitungan jarak positif dan negatif untuk semua alternatif.
𝑆𝑃 𝑖 = ∑ 𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 . 𝑤𝑗
(7)
𝑆𝑁 𝑖 = ∑ 𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 . 𝑤𝑗
(8)
Dimana 𝑤𝑗 adalah bobot kriteria ke-j e. Normalisasi nilai SP dan SN untuk semua alternatif.
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃𝑖 max𝑖(𝑆𝑃𝑖) (9) 𝑁𝑆𝑁 𝑖 = max(0,(𝑋𝑖𝑗−𝐴𝑉𝑗))
𝐴𝑉𝑗
(10)
f. Mengitung skor pada semua alternatif
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) (11)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Berikut ini merupakan  Beberapa tahapan yang harus dilalui dalam melakukan penelitian ini, dapat terlihat dengan adanya suatu bagan atau kerangka yang dibuat oleh peneliti. Kerangka tersebut mengenai tahapan mulai dari awal menganalisa  masalah,  pengumpulan  data,  kepustakaan,  analisa  dan  penerapan  metode,  sampai  pada  tahap  akhir. Kerangka tersebut sebagai:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari gambar 1 terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan dalam penelitian, sebagai berikut :
a. Menganalisa Masalah
Sebelum  melakukan  suatu penelitian  harus  dilakukan dahulu  adalah  menganalisa  suatu permasalahan  sehingga dengan  adanya  analisa  masalah,  peneliti  mengetahui  langkah  apa  yang  harus  dilakukan  untuk  menyelesaikan masalah tersebut.
b. Pengumpulan Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
Dalam  melakukan  penelitian,  sesudah  menganalisa  masalah,  tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data. Pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  mencari  dan  menemukan  data-data  yang  dibutuhkan  dalam  sebuah penelitian sehingga pada saat melakukan perhitungan, tidak terjadi kesulitan.
c. Analisa dan Penerapan metode
Tahap selanjutnya adalah analisa dan penerapan metode. Setelah masalah di analisa dan data terkumpul. Maka tahap selanjutnya adalah data tersebut dianalisa atau di olah dengan menggunakan metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini adlalah metpde EDAS.
d. Laporan Penelitian
Setelah  dilakukannya  pengolahan  data,  maka  akan  ada  hasil  akhir  berupa  keputusan  atau  solusi.  Setelah mendapatkan hasil, maka hasil tersebut dipaparkan atau dituangkan dalam bentuk laporan yang disebut laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada  saat  melakukan  analisa  dan  penerapan  metode,  dibutuhkan  alternatif  sebagai  objek  yang  akan  diteliti.  Objek tersebut  disebut  juga  alternatif.  Alternatif  merupakan  objek  yang  akan  diteliti.pada  penelitian  ini  objek  yang  akan diteliti adalah aplikasi bantu pembelajarann matematika. Berdasarkan hasil pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti, ditemukan alternatif yang dapat dilihat pada tabel 1, sebagai berikut:
Tabel 1. Data Alternatif aplikasi Alternatif Keterangan A1 QANDA A2 Photomath A3 gauthmath A4 mathway A5 Microsoft math selver A6 Camera math A7 Todo Math A8 Topmath A9 Cymath A10 Math workout

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  penilaian  melakukan  perhitungan  pada  saat  melakukan  penerapan  metode,  dibutuhkan  kriteria  yang  dinuat sebagai acuan. Berdasarkan hasil pengumpulan data, kriteria yang dipakai pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis bobot C1 Ulasan Pengguna Benefit 0.456 C2 Kapasitas penyimpanan cost 0.256 C3 Rating Benefit 0.156 C4 Jumlah Pengguna (dalam juta ) Benefit 0.09 C5 Aplikasi berbayar cost 0.04 Bobot pada kriteria dihitung dengan menggunakan Metode Pembobotan ROC.
Keterangan data kriteria  :
Ulasan Pengguna
: Hasil komentar dari para pengguna berdasarkan bintang
Kapasitas Penyimpanan : penyimpanan HP yang digunakan untuk aplikasi Rating
: pemberian bintang oleh para pengguna
Jumlah Pengguna : Jumlah orang yang mendownload aplikasi ( dalam juta ) Aplikasi Berbayar : berbayar atau tidak aplikasi tersebut

## 3.3 Rating Kecocokan alternatif untik Kriteria
Berikut tabel 3 yang merupakan data rating kecocokan.
Tabel 3. Tabel Rating Kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4.1 26 3 53780000 Berbayar A2 4.6 7.3 3 18900000 Tidak berbayar

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
A3 3.9 45 3 1290000 Tidak berbayar A4 4.5 14 3 1340000 Tidak berbayar A5 4.4 28 3 160000 Tidak berbayar A6 4.2 44 3 198000 Tidak berbayar A7 4.7 130 3 108900 Tidak berbayar A8 1 68 1 276500 Tidak berbayar A9 4.4 2.8 2 200495 Tidak berbayar A10 4.9 17 3 108090 Tidak berbayar
Pada kriteria C5 yaitu berbayar atau tidaknya aplikasi masih dalam bentuk linguistik ( Kata ), sehingga tidak dapat dihitung. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dilakukan pembobotan seperti terlihat pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Tabel pembobotan C5 Keterangan Bobot Berbayar 2 Tidak berbayar 1
Berdasarkan tabel 4 maka ditemukan rating kecocokan sebagai berikut :
Tabel 5. Tabel Rating Kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4.1 26 3 53780000 2 A2 4.6 7.3 3 18900000 1 A3 3.9 45 3 1290000 1 A4 4.5 14 3 1340000 1 A5 4.4 28 3 160000 1 A6 4.2 44 3 198000 1 A7 4.7 130 3 108900 1 A8 1 68 1 276500 1 A9 4.4 2.8 2 200495 1 A10 4.9 17 3 108090 1

## 3.4 Penetapan Metode EDAS
Sesudah diperoleh nilai bobot pada setiap kriteria, maka  dilakukanlah perhitungan bagi setiap alternatif yang telah dicocokkan  ratingnya  dengan  kriteria.  Perhitungan  tersebut  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  EDAS. Implementasi metode EDAS tersebut dapat dilihat dari langkah-langkah dibawah ini:
a. Membentuk matriks pengambilan keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 = [ 4.1 26 3 4.6 7.3 3 3.9 45 3 53780000 2 18900000 1 1290000 1 4.5 14 3 4.4 28 3 4.2 44 3 1340000 1 160000 1 198000 1 4.7 130 3 1 69 1 4.4 8 2 4.9 17 3 108900 1 276500 1 200495 1 108090 1 ]
b. Menentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria dengan persamaan 7.
𝐴𝑉 1 = (4.1 + 4.6 + 3.9 + 4.5 + 4.4 + 4.2 + 4.7 + 1 + 4.4 + 4.9) 10 = 40.7 10 = 4.07
𝐴𝑉 2 = (26 + 7.3 + 45 + 14 + 28 + 44 + 130 + 68 + 2.8 + 17)
10 = 382.1
10 = 38.21
𝐴𝑉 3 = (3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 1 + 2 + 3) 10 = 27 10 = 2.7
𝐴𝑉 4 = (53780000 + 18900000 + 1290000 + 1340000 + 160000 + 198000 + 108900 + 276500 + 200495 + 108090)
10 = 76361985 10 =
7636198.5
𝐴𝑉 5 = (2 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) 10 = 11 10 = 1.1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
Tabel 6. Data Hasil Nilai Rata-rata
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4.1 26 3 53780000 2 A2 4.6 7.3 3 18900000 1 A3 3.9 45 3 1290000 1 A4 4.5 14 3 1340000 1 A5 4.4 28 3 160000 1 A6 4.2 44 3 198000 1 A7 4.7 130 3 108900 1 A8 1 68 1 276500 1 A9 4.4 2.8 2 200495 1 A10 4.9 17 3 108090 1 AV 4.07 38.21 2.7 7636198.5 1.1
c. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya
Rata-rata jarak positif A1
𝑃𝐷𝐴 11 = (4.07 − 4.1)
4.07 = -0.0074
𝑃𝐷𝐴 12 = (26 − 38.21)
38.21 = -0.3195
𝑃𝐷𝐴 13 = (2.7 − 3)
2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 14 = (7636198.5 − 53780000) 7636198.5 = -6.0428 𝑃𝐷𝐴 15 = (1− 1.1  ) 1.1 = 0.8182
Rata-rata jarak positif A2
𝑃𝐷𝐴 21 = (4.07 − 4.6)
4.07 = -0.1057
𝑃𝐷𝐴 22 = ( 7.3 − 38.21)
38.21 = -0.8090
𝑃𝐷𝐴 23 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 24 = (7636198.5 − 18900000) 7636198.5 = -1.4751
𝑃𝐷𝐴 25 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A3 𝑃𝐷𝐴 31 = (4.07 − 3.9) 4.07 = -0.0811
𝑃𝐷𝐴 32 = (  45 − 38.21) 38.21 = 0.1777
𝑃𝐷𝐴 33 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 34 = (7636198.5 − 1290000) 7636198.5 = 0.8311
𝑃𝐷𝐴 35 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A4 𝑃𝐷𝐴 41 = (4.07 − 4.5)
4.07 = -0.1057
𝑃𝐷𝐴 42 = ( 14− 38.21)
38.21 = -0.6336
𝑃𝐷𝐴 43 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 44 = (7636198.5 − 1340000) 7636198.5 = 0.8245
𝑃𝐷𝐴 45 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A5 𝑃𝐷𝐴 51 = (4.07 − 4.4) 4.07 = -0.0811
𝑃𝐷𝐴 52 = ( 28− 38.21) 38.21 = -0.2672
𝑃𝐷𝐴 53 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 54 = (7636198.5 − 160000) 7636198.5 = 0.9790
𝑃𝐷𝐴 55 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑃𝐷𝐴 61 = (4.07 − 4.2) 4.07 = -0.0319
𝑃𝐷𝐴 62 = ( 44− 38.21)
38.21 = 0.1515
𝑃𝐷𝐴 63 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 64 = (7636198.5 − 198000) 7636198.5 = 0.9741 𝑃𝐷𝐴 65 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A7
𝑃𝐷𝐴 71 = (4.07 − 4.7)
4.07 = -0.154
𝑃𝐷𝐴 72 = ( 130− 38.21 )
38.21 = 2.4023
𝑃𝐷𝐴 73 = (2.7 − 3)
2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 74 = (7636198.5 − 108900) 7636198.5 = 0.9737 𝑃𝐷𝐴 75 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A8 𝑃𝐷𝐴 81 = (4.07 − 1)
4.07 = 0.7543
𝑃𝐷𝐴 82 = ( 68− 38.21 )
38.21 = -0.7796
𝑃𝐷𝐴 83 = (2.7 − 1)
2.7 = 0.6296
𝑃𝐷𝐴 84 = (7636198.5 − 276500) 7636198.5 = 0.9638 𝑃𝐷𝐴 85 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A9 𝑃𝐷𝐴 91 = (4.07 − 4.4)
4.07 = -0.0811
𝑃𝐷𝐴 92 = ( 2.8−38.21 )
38.21 = -0.9267
𝑃𝐷𝐴 93 = (2.7 − 2) 2.7 = 0.2593
𝑃𝐷𝐴 94 = (7636198.5 − 200495) 7636198.5 = 0.9737
𝑃𝐷𝐴 95 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak positif A10 𝑃𝐷𝐴 101 = (4.07 − 4.9) 4.07 = -0.2039
𝑃𝐷𝐴 102 = (17− 38.21 ) 38.21 = -0.5551
𝑃𝐷𝐴 103 = (2.7 − 3) 2.7 = -0.1111
𝑃𝐷𝐴 104 = (7636198.5 − 108090) 7636198.5 = 0.9858 𝑃𝐷𝐴 105 = (1− 1.1  ) 1.1 = -0.0909
Dalam menghitung nilai rata-rata jarak positif untuk altenatif selanjutnya sama dengan langkah menghitung rata-rata jarak positif A1. Bersarkan perhitungan diatas didapatkan hasil data nilai PDA yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Nilai PDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 -0.0074 -0.3195 -0.1111 -6.0428 0.8182 A2 -0.1302 -0.8090 -0.1111 -1.4751 -0.0909 A3 0.0418 0.1777 -0.1111 0.8311 -0.0909 A4 -0.1057 -0.6336 -0.1111 0.8245 -0.0909 A5 -0.0811 -0.2672 -0.1111 0.9790 -0.0909 A6 -0.0319 0.1515 -0.1111 0.9741 -0.0909 A7 -0.1548 2.4023 -0.1111 0.9857 -0.0909 A8 0.7543 0.7796 0.6296 0.9638 -0.0909 A9 -0.0811 -0.9267 0.2593 0.9737 -0.0909 A10 -0.2039 -0.5551 -0.1111 0.9858 -0.0909

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494

## Rata-rata jarak negatif A1
𝑁𝐷𝐴 11 = ( 4.1− 4.07 )
4.07 = 0.0074
𝑁𝐷𝐴 12 = (38.21 − 26) 38.21 = - 0.3195
𝑁𝐷𝐴 13 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.1111 𝑁𝐷𝐴 14 = (  53780000− 7636198.5) 7636198.5 = 6.0428 𝑁𝐷𝐴 15 = ( 1.1−2 ) 1.1 = -0.8182
Rata-rata jarak negatif A2 𝐷𝐴 21 = (4.6− 4.07  )
4.07 = 0.1057
𝑁𝐷𝐴 22 = (38.21 − 7.3)
38.21 = -0.8090
𝑁𝐷𝐴 23 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.1111 𝑁𝐷𝐴 24 = (18900000− 7636198.5  ) 7636198.5 = 1.4751 𝑁𝐷𝐴 25 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A3 𝑁𝐷𝐴 31 = ( 3.9− 4.07 )
4.07 = 0.0811
𝑁𝐷𝐴 32 = (38.21 − 45) 38.21 = 0.1777
𝑁𝐷𝐴 33 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 34 = ( 1290000− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.8311 𝑁𝐷𝐴 35 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A4
𝑁𝐷𝐴 41 = ( 4.5− 4.07 )
4.07 = 0.1057
𝑁𝐷𝐴 42 = (38.21 − 14)
38.21 = -0.6336
𝑁𝐷𝐴 43 = (3− 2.7 ) 2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 44 = (  1340000− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.8245
𝑁𝐷𝐴 45 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A5
𝑁𝐷𝐴 51 = ( 4.4− 4.07 ) 4.07 = 0.0811
𝑁𝐷𝐴 52 = (38.21 − 28) 38.21 = -0.2672
𝑁𝐷𝐴 53 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 54 = (160000− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.9790 𝑁𝐷𝐴 55 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A6 𝑁𝐷𝐴 61 = ( 4.2− 4.07 ) 4.07 = 0.0319
𝑁𝐷𝐴 62 = (38.21 − 44)
38.21 = 0.1515
𝑁𝐷𝐴 63 = (3− 2.7 ) 2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 64 = ( 198000− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.9741
𝑁𝐷𝐴 65 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A7 𝑁𝐷𝐴 71 = 4.7− (4.07 ) 4.07 = 0.154
𝑁𝐷𝐴 72 = (38.21 − 130) 38.21 = -2.4023
𝑁𝐷𝐴 73 = (3− 2.7 ) 2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 74 = ( 108900−7636198.5) 7636198.5 = -0.9737

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑁𝐷𝐴 75 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A8 𝑁𝐷𝐴 81 = (1− 4.07 ) 4.07 = -.7543
𝑁𝐷𝐴 82 = (38.21 − 68) 38.21 = 0.7796
𝑁𝐷𝐴 83 = (1− 2.7 )
2.7 = 0.6296
𝑁𝐷𝐴 84 = ( 276500− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.9638 𝑁𝐷𝐴 85 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A9
𝑁𝐷𝐴 91 = ( 4.4− 4.07 )
4.07 = 0.0811
𝑁𝐷𝐴 92 = (38.21 − 2.8)
38.21 = -0.9267
𝑁𝐷𝐴 93 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.2593
𝑁𝐷𝐴 94 = ( 200495− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.9737 𝑁𝐷𝐴 95 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Rata-rata jarak negatif A10
𝑁𝐷𝐴 101 = ( 4.9− 4.07 )
4.07 = 0.2039
𝑁𝐷𝐴 102 = (38.21 − 17)
38.21 = -0.5551
𝑁𝐷𝐴 103 = (3− 2.7 )
2.7 = 0.1111
𝑁𝐷𝐴 104 = ( 108090− 7636198.5 ) 7636198.5 = -0.9858 𝑁𝐷𝐴 105 = (1.1 − 1) 1.1 = -0.0909
Dalam  menghitung  nilai  rata-rata  jarak  negatif  untuk  altenatif  selanjutnya  sama  dengan  langkah menghitung rata-rata jarak negatif A1. Bersarkan perhitungan diatas didapatkan hasil data nilai NDA yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Nilai NDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.0074 0.3195 0.1111 6.0428 -0.8182 A2 0.1302 0.8090 0.1111 1.4751 0.0909 A3 -0.0418 -0.1777 0.1111 -0.8311 0.0909 A4 0.1057 0.6336 0.1111 -0.8245 0.0909 A5 0.0811 0.2672 0.1111 -0.9790 0.0909 A6 0.0319 -0.1515 0.1111 -0.9741 0.0909 A7 0.1548 -2.4023 0.1111 -0.9857 0.0909 A8 -0.7543 -0.7796 -0.6296 -0.9638 0.0909 A9 0.0811 0.9267 -0.2593 -0.9737 0.0909 A10 0.2039 0.5551 0.1111 -0.9858 0.0909
d. Penilaian Jarak Positif dan Negatif untuk semua alternatif
Penilaian jarak positif A1 𝑆𝑃 11 = −0.0074 ∗ 0.456 = -0.0034 𝑆𝑃 12 = −0.3195 ∗ 0.256 = -0.0818 𝑆𝑃 13 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 14 = −60.428 ∗ 0.09 = -0.5439 𝑆𝑃 15 = 0.8182 ∗ 0.04 = 0.0327
Penilaian jarak positif A2 𝑆𝑃 21 = −0.1302 ∗ 0.456 = -0.0594 𝑆𝑃 12 = −0.809 ∗ 0.256 = -0.2071 𝑆𝑃 23 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 24 = −14.751 ∗ 0.09 = -0.1328 𝑆𝑃 25 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036 Penilaian jarak positif A3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑆𝑃 31 = 0.0418 ∗ 0.456 = 0.0191 𝑆𝑃 32 = 0.1777 ∗ 0.256 = 0.0455 𝑆𝑃 33 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆3 34 = 0.8311 ∗ 0.09 = 0.0748 𝑆𝑃 35 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A4 𝑆𝑃 41 = −0.1057 ∗ 0.456 = -0.0482 𝑆𝑃 42 = −0.6336 ∗ 0.256 = -0.1622 𝑆𝑃 43 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 44 = 0.8245 ∗ 0.09 = -0.0173 𝑆𝑃 45 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A5 𝑆𝑃 51 = −0.0811 ∗ 0.456 = -0.0370 𝑆𝑃 52 = −0.2672 ∗ 0.256 = -0.0684 𝑆𝑃 53 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 54 = 0.9790 ∗ 0.09 = -0.0173 𝑆𝑃 55 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A6 𝑆𝑃 61 = −0.0319 ∗ 0.456 = -0.0145 𝑆𝑃 62 = 0.1515 ∗ 0.256 = 0.0388 𝑆𝑃 63 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 64 = 0.9741 ∗ 0.09 = 0.0877 𝑆𝑃 65 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A7 𝑆𝑃 71 = −0.1548 ∗ 0.456 = −0.0706 𝑆𝑃 72 = 2.4023 ∗ 0.256 = 0.6150 𝑆𝑃 73 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑃 14 = −0.1111 ∗ 0.09 = 0.0887 𝑆𝑃 75 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A8 𝑆𝑃 81 = 0.7543 ∗ 0.456 = 0.3440 𝑆𝑃 82 = 0.7796 ∗ 0.256 = 0.1996 𝑆𝑃 83 = 0.6296 ∗ 0.156 = 0.0982 𝑆𝑃 84 = 0.9638 ∗ 0.09 = 0.0867 𝑆𝑃 85 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Penilaian jarak positif A9 𝑆𝑃 91 = −0.0811 ∗ 0.456 = -0.0370 𝑆𝑃 92 = −0.9267 ∗ 0.256 = -0.2372 𝑆𝑃 93 = 0.2593 ∗ 0.156 = 0.0405 𝑆𝑃 94 = 0.9737 ∗ 0.09 = 0.0876 𝑆𝑃 95 = −0.0909 ∗ 0.04 = 0.0876
Penilaian jarak positif A10 𝑆𝑃 101 = −0.2039 ∗ 0.456 = -0.0930 𝑆𝑃 102 = −0.5551 ∗ 0.256 = -0.0930 𝑆𝑃 103 = −0.1111 ∗ 0.156 = -0.0930 𝑆𝑃 104 = 0.9858 ∗ 0.09 = 0.0887 𝑆𝑃 105 = −0.0909 ∗ 0.04 = -0.0036
Dalam  menghitung penilaian jarak  positif  untuk  altenatif  selanjutnya  sama  dengan  langkah  menghitung penilaian  jarak positif  A1.  Bersarkan perhitungan  diatas  didapatkan  hasil  data  nilai  SP  yang dapat dilihat  pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Nilai SP Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Sum A1 -0.0034 -0.0818 -0.0173 -0.5439 0.0327 -0.6137 A2 -0.0594 -0.2071 -0.0173 -0.1328 -0.0036 -0.6137 A3 0.0191 0.0455 -0.0173 0.0748 -0.0036 0.1185 A4 -0.0482 0.6336 -0.0173 0.0742 -0.0036 0.6387

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
A5 -0.0370 -0.0684 -0.0173 0.0881 -0.0036 -0.0382 A6 -0.0145 0.0388 -0.0173 0.0877 -0.0036 0.0911 A7 -0.0706 0.6150 -0.0173 0.0887 -0.0036 0.6122 A8 0.3440 0.1996 0.0982 0.0867 -0.0036 0.6336 A9 -0.0370 -0.2372 0.0405 0.0876 -0.0036 -0.1497 A10 -0.0930 -0.1421 -0.0173 0.0887 -0.0036 -0.1673 Penilaian jarak negatif A1 𝑆𝑁 11 = 0.0074 ∗ 0.456 = 0.0034 𝑆𝑁 12 = 0.3195 ∗ 0.256 = 0.0818 𝑆𝑁 13 = 0.1111 ∗ 0.156 = -0.0173 𝑆𝑁 14 = 60.428 ∗ 0.09 = 0.5439 𝑆𝑁 15 = −0.8182 ∗ 0.04 = − 0.0327
Penilaian jarak negatif A2 𝑆𝑁 21 = 0.1302 ∗ 0.456 = 0.0594 𝑆𝑁 12 = 0.809 ∗ 0.256 = 0.2071 𝑆𝑁 23 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 24 = 14.751 ∗ 0.09 = 0.1328 𝑆𝑁 25 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A3 𝑆𝑁 31 = −0.0418 ∗ 0.456 = − 0.0191 𝑆𝑁 32 = −0.1777 ∗ 0.256 = − 0.0455 𝑆𝑁 33 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 34 = −0.8311 ∗ 0.09 = − 0.0748 𝑆𝑁 35 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A4 𝑆𝑁 41 = 0.1057 ∗ 0.456 = 0.0482 𝑆𝑁 42 = 0.6336 ∗ 0.256 = 0.1622 𝑆𝑁 43 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 44 = −0.8245 ∗ 0.09 = --0.0173 𝑆𝑁 45 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A5 𝑆𝑁 51 = 0.0811 ∗ 0.456 = 0.0370 𝑆𝑁 52 = 0.2672 ∗ 0.256 = 0.0684 𝑆𝑁 53 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 54 = −0.9790 ∗ 0.09 = -0.0173 𝑆𝑁 55 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A6 𝑆𝑁 61 = 0.0319 ∗ 0.456 = 0.0145 𝑆𝑁 62 = −0.1515 ∗ 0.256 = − 0.0388 𝑆𝑁 63 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 64 = −0.9741 ∗ 0.09 = − 0.0877 𝑆𝑁 65 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A7 𝑆𝑁 71 = 0.1548 ∗ 0.456 = 0.0706 𝑆𝑁 72 = −2.4023 ∗ 0.256 = − 0.6150 𝑆𝑁 73 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0173 𝑆𝑁 14 = 0.1111 ∗ 0.09 = 0.0887 𝑆𝑁 75 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A8 𝑆𝑁 81 = −0.7543 ∗ 0.456 = − 0.3440 𝑆𝑁 82 = −0.7796 ∗ 0.256 = − 0.1996 𝑆𝑁 83 = −0.6296 ∗ 0.156 = − 0.0982 𝑆𝑁 84 = −0.9638 ∗ 0.09 = − 0.0867 𝑆𝑁 85 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Penilaian jarak negatif A9 𝑆𝑁 91 = 0.0811 ∗ 0.456 = 0.0370

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑆𝑁 92 = 0.9267 ∗ 0.256 = 0.2372 𝑆𝑁 93 = −0.2593 ∗ 0.156 = -0.0405 𝑆𝑁 94 = −0.9737 ∗ 0.09 = − 0.0876 𝑆𝑁 95 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0876
Penilaian jarak negatif A10 𝑆𝑁 101 = 0.2039 ∗ 0.456 = 0.0930 𝑆𝑁 102 = 0.5551 ∗ 0.256 = 0.0930 𝑆𝑁 103 = 0.1111 ∗ 0.156 = 0.0930 𝑆𝑁 104 = −0.9858 ∗ 0.09 = − 0.0887 𝑆𝑁 105 = 0.0909 ∗ 0.04 = 0.0036
Dalam  menghitung  penilaian  jarak  positif  untuk  altenatif  selanjutnya  sama  dengan  langkah  menghitung penilaian jarak positif A1. Bersarkan perhitungan diatas didapatkan hasil data nilai SP yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Data Nilai SN Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Sum A1 0.0034 0.0818 0.0173 0.5439 -0.0327 0.6137 A2 0.0594 0.2071 0.0173 0.1328 0.0036 0.4202 A3 -0.0191 -0.0455 0.0173 -0.0748 0.0036 -0.1185 A4 0.0482 -0.6336 0.0173 -0.0742 0.0036 -0.6387 A5 0.0370 0.0684 0.0173 -0.0881 0.0036 0.0382 A6 0.0145 -0.0388 0.0173 -0.0877 0.0036 -0.0911 A7 0.0706 -0.6150 0.0173 -0.0887 0.0036 -0.6122 A8 -0.3440 -0.1996 -0.0982 -0.0867 0.0036 -0.6336 A9 0.0370 0.2372 -0.0405 -0.0876 0.0036 0.1497 A10 0.0930 0.1421 0.0173 -0.0887 0.0036 0.1673
e. Normalisasi nilai SP dan SN untuk semua alternatif.
Normalisasi nilai SP
𝑁𝑆𝑃 1 = (−0.0034) + (−0.0818) + (−0.0173) + (−0.5439) + 0.0327 0.6336 = -0.8466 𝑁𝑆𝑃 2 = (−0.0594) + (−0.2071) + (−0.0173) + (−0.1328) + (−0.0036) 0.6336 = -0.5797 𝑁𝑆𝑃 3 = 0.0191 + 0.0455 + (−0.0173) + (0.0748) + (−0.0036) 0.6336 = 0.1635 𝑁𝑆𝑃 4 = (−0.0482) + 0.6336 + (−0.0173) + 0.0742 + (−0.0036) 0.6336 = 0.8811 𝑁𝑆𝑃 5 = (−0.0370) + (−0.0684) + (−0.0173) + (0.0881) + (−0.0036) 0.6336 = −0.0527 𝑁𝑆𝑃 6 = (−0.0145) + 0.0388 + (−0.0173) + 0.0877 + (−0.0036) 0.6336 = 0.1257 𝑁𝑆𝑃 7 = (−0.0706) + 0.6150 + (−0.0173) + 0.0887 + (−0.0036) 0.6336 = 0.8445 𝑁𝑆𝑃 8 = 0.3440 + 0.1996 + 0.0982 + 0.0867 + (−0.0036) 0.6336 = 1.0000 𝑁𝑆𝑃 9 = (−0.0370) + (−0.2372) + 0.0405 + 0.0876 + (−0.0036) 0.6336 = −0.2065 𝑁𝑆𝑃 10 = (−0.0930) + (−0.1421) + (−0.0173) + (0.0887) + (−0.0036) 0.6336 = −0.2308

## Normalisasi nilai SN
𝑁𝑆𝑁 1 = 0.0034 + 0.0818 +0.0173 + 0.5439 +(− 0.0327) 0.6137 = 1.0000 𝑁𝑆𝑁 2 = 0.0594 +0.2071 + 0.0173 + 0.1328+0.0036 0.6137 = 0.6847 𝑁𝑆𝑁 3 = (−0.0191)+(−0.0455)+ 0.0173+ (−0.0748)+ 0.0036 0.6137 = −0.1931 𝑁𝑆𝑁 4 = 0.0482 + 0.6336 + (−0.0173) + 0.0742 + 0.0036 0.6137 = −1.0407 𝑁𝑆𝑁 5 = 0.0370 + (−0.0684) + (−0.0173) + (0.0881) + 0.0036
0.6137 = 0.0622
𝑁𝑆𝑁 6 = 0.0145 + 0.0388 + (−0.0173) + 0.0877 + 0.0036
0.6137 = −0.1484
𝑁𝑆𝑁 7 = (−0.0706) + 0.6150 + (−0.0173) + 0.0887 + (−0.0036)
0.6137 = −0.9976 𝑁𝑆𝑁 8 = 0.3440 + 0.1996 + 0.0982 + 0.0867 + (−0.0036) 0.6137 = −1.1812 𝑁𝑆𝑁 9 = (−0.0370) + (−0.2372) + 0.0405 + 0.0876 + (−0.0036) 0.6137 = 0.2439

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
𝑁𝑆𝑁 10 = 0.0930 + (−0.1421) + (−0.0173) + (0.0887) + 0.0036
0.6137 = 0.2726
f. Mengitung skor pada semua alternatif
g. 𝐴𝑆 1 = 1 2 (−0.8466 + 1.0000) = 0.0767
h. 𝐴𝑆 2 = 1 2 (−0.5797  + 0.6847) = 0.0525 i. 𝐴𝑆 3 = 1 2 (0.1635 + −0.1931) = -0.0148
j. 𝐴𝑆 4 = 1 2 (0.8811 + −1.0407 ) = -0.0798
k. 𝐴𝑆 5 = 1 2 (−0.0527 + 0.0622) = 0.0048
l. 𝐴𝑆 6 = 1 2 (0.1257 + −0.1484) = -0.0114 m. 𝐴𝑆 7 = 1 2 (0.8445 + −0.9976) = -0.0765 n. 𝐴𝑆 8 = 1 2 (1.0000 + −1.1812) = -0.0906
o. 𝐴𝑆 9 = 1 2 (−0.2065 + 0.2439) = 0.0187 p. 𝐴𝑆 10 = 1 2 (−0.2308 + 0.2726) = 0.020
Tabel 11. Data Perhitungan Skor Alternatif Keterangan Nilai Peringkat A1 QANDA 0.0767 1 A2 Photomath 0.0525 2 A3 gauthmath -0.0148 7 A4 mathway -0.0798 9 A5 Microsoft math selver 0.0048 5 A6 Camera math -0.0114 6 A7 Todo Math -0.0765 8 A8 Topmath -0.0906 10 A9 Cymath 0.0187 4 A10 Math workout 0.0209 3
Perhitungan  yang  telah  dilakukan  dari  10  alternatif  menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  dapat  dilihat  pada tabel 11 yaitu alternatif A1 dengan nama aplikasi yaitu QANDA dengan nilai sebesar 0.0767 sebagai skor tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasar pada penelitian ini, ditemukan  kesimpulan mengenai metode EDAS bahwa metode edas dapat digunakan dalam Pemilihan Aplikasi Bantu Belajar. dapat pula dijadikan sebagai  suatu alat bantu dalam Pemilihan Aplikasi Bantu  Belajar.  Maka  dengan  ini  proses  dan  hasil  penetuan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  menjadikan sebuah pemilihan sistem yang dijadikan rekomendasi dalam proses Pemilihan Aplikasi Bantu Belajar. dari perolehan perhitungan  nilai  yang  sebenarnya  dari  data  Pemilihan  Aplikasi  Bantu  Belajar  dengan  hasil  yang  ditemukan  lebih akurat dan tepat.

## REFERENCES
[1] R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “Implementasi  Metode  Saw  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship Management,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020.
[2] N. E. Rohaeni and O. Saryono, “Implementasi Kebijakan Program Indonesia Pintar ( PIP ) Melalui Kartu Indonesia Pintar ( KIP ) dalam Upaya Pemerataan Pendidikan,” J. Educ. Manag. Adm. Rev. , vol. 2, no. 1, pp. 194–204, 2018.
[3] M. Marbun and B. Sinaga, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan , no. April. 2018.
[4] M. A. Firmansyah, “Analisis Hambatan Belajar Mahasiswa Pada Mata Kuliah Statistika,” J. Penelit. dan Pembelajaran Mat. , vol. 10, no. 2, 2017.
[5] C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[6] S. Silvilestari, “Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian Kredit,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 371, 2019.
[7] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , no. 1, pp. 590–597, 2019.
[8] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di  POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1353 − 1366 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2494
[9] A. H. SIREGAR, “Analisis Prediksi Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Ct-Pro Dan Algoritma Hash-Based Dalam Kasus Kekerasan Pada Anak,” 2020.
[10]  A. V. C. Application, “Android-Based Virtual Class Application Development for Vocational School Internship Students in PT. Esa Cipta Sejahtera,” JICTE (Journal Inf. Comput. Technol. Educ. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[11]  N.  P.  Rizanti,  L.  T.  Sianturi,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains , pp. 263–269, 2019.
[12]  R. R. Dilla and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Studi Kasus : Auto2000,” vol. 5, pp. 103–110, 2021.
[13]  R. E. Sari and A. Saleh, “Menggunakan Metode Ahp ( Studi Kasus : Di Stmik Potensi Utama Medan ),” Stmik , pp. 108–114, 2016.
[14]  I.  Herman  Firdaus,  G.  Abdillah, F.  Renaldi,  and  U.  Jenderal  Achmad  Yani  Jl,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 2089–9815, 2016.
[15]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, p. 56, 2020.
[16]  L.  P.  Dewi,  A.  Setiawan,  and  C.  S.  Suryadi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PELATIHAN  KARYAWAN DENGAN METODE PIPRECIA-EDAS,” pp. 1–6, 2021.
[17]  H. Nalatissifa and Y. Ramdhani, “Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Metode Topsis Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni ( Rtlh ) Pada Desa Sumbaga,” vol. 19, no. 2, pp. 246–256, 2020.
[18]  G. S. Mahendra, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan Atm,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, 2020.
[19]  D. R. S. P, A. A. Muin, and M. Amin, “Pemilihan Facial Wash Untuk Kulit Wajah Berminyak Dengan Metode Promethee II,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 222–229, 2019.
[20]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.